Apa itu data lakehouse?

Skalabilitas dan fleksibilitas manajemen data

Data lakehouse dapat diskalakan tanpa kendala untuk mengakomodasi volume data yang terus berkembang dalam berbagai tipe data, memberikan ketangkasan bagi bisnis untuk beradaptasi dengan lanskap data yang berubah-ubah.

Microsoft OneLake di Fabric adalah data lake terbuka yang dapat diskalakan tanpa batas, menyerap data terstruktur dan tidak terstruktur, serta memroses data dalam jumlah yang sangat besar sekaligus mengoptimalkan performa di seluruh mesin analitik.

Data lakehouse menggabungkan langkah-langkah keamanan yang tangguh untuk melindungi data sensitif. OneLake, misalnya, menggunakan alat keamanan dan tata kelola yang terdepan di industri, untuk memastikan kualitas data organisasi Anda, dan bahwa hanya orang-orang tepat yang memiliki akses tepat untuk data tersebut. Ini akan membantu organisasi Anda untuk tetap mematuhi regulasi industri dan terlindungi dari akses yang tidak sah.

Melalui penyimpanan cloud yang efektif dari segi biaya serta pemrosesan data yang dioptimalkan, data lakehouse menawarkan solusi terjangkau untuk menyimpan dan menganalisis data dalam skala besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Microsoft Fabric semakin mengurangi biaya dengan menyediakan penyimpanan dan kumpulan kapasitas tunggal yang dapat digunakan untuk semua beban kerja.

Data lakehouse memberi ilmuwan dan analis data kemampuan untuk menjalankan analitik data streaming secara real time, sehingga organisasi dapat merespons dengan cepat dan proaktif saat kondisi yang berubah-ubah muncul. Beban kerja seperti Inteligensi Real Time Fabric dapat menyerap dan mengubah data streaming, membuat kueri secara real-time, dan merespons dengan memicu tindakan.

Arsitektur data lakehouse terdiri dari sejumlah komponen utama yang bekerja bahu-membahu, menciptakan sistem terpadu untuk mengelola dan menganalisis data. Berikut ini adalah perincian mendetail masing-masing komponen:

1. Penyerapan. Lapisan penyerapan bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk database, aplikasi, perangkat IoT, serta API eksternal, baik batch maupun real-time. DenganPabrik Data Fabric, Anda dapat mengimplementasikan aliran data dan pipeline untuk menyerap, mempersiapkan, dan mentransformasikan data pada kumpulan sumber berjumlah besar. Lapisan ini memastikan, bahwa semua data yang relevan—terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur—tersedia untuk analisis, memberikan perspektif komprehensif mengenai lanskap organisasi.

2. Penyimpanan. Lapisan penyimpanan berfungsi sebagai fondasi data lakehouse, menangani data mentah bervolume besar dengan menggunakan solusi penyimpanan yang scalable dan hemat biaya. Lapisan ini membuat data dapat disimpan dalam format mentah, mengakomodasi berbagai jenis data, seperti teks, gambar, dan video, sekaligus menyingkirkan kebutuhan akan skema yang kaku sehingga data menjadi lebih scalable.

3. Metadata. Lapisan metadata membuatkan katalog aset data dan memelihara informasi skema, memastikan kualitas data untuk pembentukan kueri yang efisien. Tim data dapat memahami konteks dan struktur data yang mereka gunakan, menghasilkan wawasan yang lebih efektif.

4. API. Lapisan API menyediakan antarmuka yang digunakan oleh pengembang, analis data, dan ilmuwan data untuk mengakses serta berinteraksi dengan data. Lapisan ini krusial karena memungkinkan berbagai aplikasi dan pengguna untuk bekerja menggunakan data, tanpa memerlukan pengetahuan teknis mendalam tentang arsitektur yang mendasarinya.

5. Konsumsi. Lapisan konsumsi mencakup alat serta platform yang memberi masing-masing pengguna kemampuan untuk menganalisis dan memvisualisasikan data. Lapisan ini menyertakan alat inteligensi bisnis (BI) seperti Power BI, serta beban kerja pembelajaran mesin dan ilmu data sepertiIlmu Data Fabric, yang memakai data yang tersimpan di lakehouse. Lapisan konsumsi mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, memberdayakan pemangku kepentingan di seluruh organisasi untuk membuat keputusan berbasis data.

Jika Anda memigrasikan data ataupun menyiapkan solusi baru sepenuhnya, implementasi data lakehouse melibatkan beberapa langkah penting. Berikut ini adalah gambaran umum langkah demi langkah mengenai prosesnya, termasuk pertimbangan utama:

1. Berikan penilaian untuk lanskap. Pertama, Anda perlu mengidentifikasi semua sumber data yang telah ada, termasuk database, aplikasi, dan feed eksternal. Untuk memahami persyaratan penyimpanan, Anda perlu mengategorikan data yang ada dalam sumber sebagai terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur.

2. Definisikan persyaratan dan tujuan. Berikutnya, sangat penting untuk mengurai tujuan dengan jelas, ini akan membantu Anda dalam menentukan kebutuhan berdasarkan pertumbuhan dan volume data yang telah diantisipasi. Untuk melindungi data sensitif, Anda juga sebaiknya mengidentifikasi persyaratan kepatuhan yang perlu dipenuhi.

3. Pilih jenis tumpukan teknis. Pilih solusi penyimpanan cloud atau lokal yang mendukung kebutuhan data lakehouse Anda, kemudian evaluasi opsi untuk pemrosesan dan analitik data. Anda juga perlu memilih alat yang akan digunakan untuk pembuatan katalog, tata kelola, dan pelacakan silsilah data.

4. Bangun strategi migrasi Anda. Untuk meminimalkan gangguan saat mengembangkan strategi migrasi, Anda perlu merencanakan migrasi bertahap, dimulai dari data yang tidak terlalu penting. Anda harus mengevaluasi kualitas data, mengidentifikasi tugas pembersihan atau transformasi yang diperlukan, dan menetapkan strategi cadangan untuk memastikan integritas data.

5. Buat pipeline. Setelah Anda menetapkan strategi migrasi, saatnya menyiapkan proses untuk sumber-sumber penyerapan data real time dan batch dengan menggunakan API. Untuk mempermudah penyerapan data lebih lanjut, Anda mungkin berniat mempertimbangkan implementasi alat automasi, seperti Microsoft Power Automate, untuk mengurangi intervensi manual.

6. Konfigurasikan manajemen penyimpanan. Saat mengonfigurasi sistem penyimpanan, Anda perlu melakukannya sesuai struktur yang telah didefinisikan untuk setiap tipe data. Anda perlu menetapkan praktik manajemen metadata untuk memastikan bahwa data dapat ditemukan, Anda juga perlu mendefinisikan izin akses serta protokol keamanan untuk melindungi data.

7. Tetapkan kerangka kerja analitik. Di sini, Anda perlu menghubungkan alat analitik dan inteligensi bisnis, seperti Power BI, untuk pelaporan dan visualisasi. Anda juga perlu menyuplai pengembang dengan kerangka kerja, alat, serta titik akses yang diperlukan untuk pembelajaran mesin dan analitik tingkat lanjut.

8. Pantau, optimalkan, dan selenggarakan iterasi. Setelah implementasi selesai, Anda perlu menilai performa secara rutin, mengevaluasi kemampuan penyimpanan dan pemrosesan, dengan menggunakan fungsionalitas pemantauan menyeluruh seperti yang ditemukan dalam Microsoft Fabric. Anda juga sebaiknya menetapkan mekanisme umpan balik dengan pengguna untuk mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki dan dioptimalkan.

Organisasi terkemuka di dunia menggunakan arsitektur data lakehouse untuk mengoptimalkan penggunaan data mereka, meningkatkan pengambilan keputusan, dan mendorong inovasi di seluruh operasi. Berikut adalah beberapa contoh implementasi yang sukses dan patut diperhatikan:

1. Satu sumber tepercaya
Perusahaan rantai pasokan makanan yang berbasis di Belanda, Flora Food Group, berupaya menggabungkan sejumlah alat analitik ke dalam satu platform tunggal yang lebih efisien, sehingga mereka mengandalkan Fabric untuk menyatukan pelaporan, rekayasa data, ilmu data, dan saluran keamanan ke dalam satu solusi. Dengan menghubungkan semua aliran data, perusahaan ini dapat menyederhanakan arsitektur platform, mengurangi biaya, serta menawarkan wawasan yang lebih mendetail dan tepat waktu kepada pelanggan, sehingga meningkatkan penyediaan layanan dan kepuasan pelanggan.

2. Analitik lanjutan dan pembelajaran mesin
Melbourne Airport, bandara terbesar kedua di Australia, perlu memutakhirkan kemampuan analitik data mereka untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan. Dengan mengadopsi Fabric, organisasi ini dapat menggabungkan data dari banyak sumber data, termasuk sistem parkir, penjualan, dan sistem operasional bandara, serta memperluas akses ke wawasan berbasis data untuk pengguna bisnis teknis dan non-teknis. Sebagai hasilnya, bandara ini telah memperoleh peningkatan efisiensi performa sebesar 30% di seluruh operasi terkait data.

3. AI dan pembelajaran yang matang
Sasaran perusahaan inovasi digital Avanade adalah meningkatkan proses pengambilan keputusan strategis di dalam organisasi mereka dengan menggunakan teknologi AI. Dengan menyatukan estat data menggunakan Fabric serta memberikan pelatihan analitik data untuk lebih dari 10.000 karyawan, Avanade mendirikan landasan bagi para pengguna untuk mengadopsi AI secara lebih mudah. Pengguna dapat menggunakan keterampilan yang mereka pelajari untuk mengembangkan solusi AI yang dikustomisasi, termasuk berbagai dasbor yang dibangun berdasarkan bahasa alami dan Copilot di Power BI.

4. Wawasan real time
Dener Motorsport, penyelenggara utama Porsche Carrera Cup Brasil, ditugaskan untuk menyediakan data komprehensif dan terkini mengenai performa serta perbaikan mobil bagi para insinyur dan pelanggan. Dengan mengadopsi Fabric dan mengimplementasikan fitur analitik, penyimpanan, serta pelaporan real-time, organisasi ini dapat memberikan dukungan yang lebih baik bagi para pemangku kepentingan, dengan menggunakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan real-time. Pada sebuah balapan belum lama ini, para insinyur bahkan mampu mengidentifikasi mesin yang gagal pada mobil balap Porsche, sehingga mereka diperintahkan untuk mengeluarkan mobil tersebut demi keselamatan.